典型文献
非线性多自由度系统的数据驱动建模和响应预测
文献摘要：
由于工程系统的复杂性和参数不确定性,利用力学原理建立的动力学控制方程常难以满足精度需求.基于数据驱动的系统建模和响应预测,利用动力学状态方程的数值解模拟实验中测得的不同外激励下的系统响应,并用于训练神经网络,构建包含训练数据间已知关系的损失函数以提高模型精度,得到表达系统状态关系的数据模型.将该神经网络模型纳入常微分方程求解器,可预测系统在不同激励下的响应,并获得幅频响应关系.将建模方法分别应用于含立方型和间隙型非线性的弹簧质量系统,计算结果表明,可根据响应数据建立准确的数据模型,并获得非线性系统主共振时的滞后和跳跃响应.研究还表明,训练数据越多、数据覆盖状态越完整,数据模型精度越好,且预测响应的误差越小.
文献关键词：
非线性系统;数据驱动;系统建模;响应预测
中图分类号：
作者姓名：
蔡君同;尹强;丁千
作者机构：
天津大学机械工程学院力学系,天津 300350;天津市非线性动力学与控制重点实验室,天津 300350
文献出处：
引用格式：
[1]蔡君同;尹强;丁千-.非线性多自由度系统的数据驱动建模和响应预测)[J].振动工程学报,2022(05):1101-1108
A类：
B类：
多自由度,数据驱动建模,响应预测,工程系统,参数不确定性,力学原理,动力学控制,控制方程,系统建模,力学状态,状态方程,数值解,解模,模拟实验,系统响应,训练数据,损失函数,模型精度,表达系统,数据模型,常微分方程,求解器,预测系统,幅频响应,响应关系,方型,弹簧,质量系统,响应数据,非线性系统,主共振,跳跃
AB值：
0.440417
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